鹰栖息优化算法(EPO)：一种新颖的无模型优化方法

"21-老鹰1" 本文介绍了一种名为鹰栖息优化（Eagle Perching Optimizer, EPO）的新型算法，该算法受到老鹰捕猎和栖息行为的启发，用于解决优化问题。EPO由Ameer Tamoor Khan和Shuai Li在2018年提出，其特点是原理直观，实现简单，参数少且性能优良。 在自然界中，老鹰会飞至高空，寻找并锁定最高点作为栖息地。这一过程可以抽象为一个优化问题：老鹰在高处观察，采样多个点，然后逐步接近最高点。EPO算法正是借鉴了这种行为模式，通过群体中的多个“老鹰”个体寻找问题的最优解。 EPO算法的数学表达体现了从全局探索到局部利用的转变。在算法运行过程中，存在一个缩放变量（lscale），它随着迭代次数增加而逐渐减小，从而引导算法从广泛搜索过渡到精细化利用。这个转变由收缩常量eta控制，eta的值始终保持在0和1之间，用于调整搜索的广度和深度。eta的计算通常与期望的最终解精度相关。 在每个迭代步骤中，老鹰（即算法中的个体解）会根据当前的lscale值来决定是进行大范围的探索还是精细化的利用。在探索阶段，算法倾向于发现新的潜在最优解；而在利用阶段，算法则聚焦于现有解的改进。这种动态平衡有助于避免早熟收敛，提高找到全局最优解的概率。 EPO算法的具体实现包括以下几个关键步骤： 1. 初始化老鹰群体的位置，代表问题的初始解集。 2. 计算每个老鹰的位置更新，模拟老鹰从高空俯冲并重新采样的行为。 3. 更新lscale值，逐渐减少探索范围，增加利用程度。 4. 根据新的解集评估老鹰的适应度，并保留最好的解。 5. 重复步骤2-4，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或解的精度要求）。 EPO算法在工程和科学领域有广泛的应用潜力，特别是在解决多模态优化问题时，其性能表现往往优于传统的优化方法。然而，尽管EPO具有简单和高效的特点，但在实际应用中，还需要针对具体问题进行适当的参数调整和算法变体设计，以确保最佳效果。 EPO算法是一种创新的生物启发式优化策略，它巧妙地将自然界中的生存智慧转化为解决复杂优化问题的有效工具。通过对老鹰栖息行为的模拟，EPO能够灵活地在全局搜索和局部优化之间切换，从而在各种优化任务中展现出良好的性能。